コース概要

AIと信用リスク:基礎と機会

  • 伝統的な信用リスクモデル vs. AI駆動の信用リスクモデル
  • 信用評価における課題:バイアス、説明可能性、公平性
  • 融資におけるAIの実世界ケーススタディ

信用スコアリングモデル用データ

  • ソース:取引、行動、代替データ
  • 融資決定のためのデータクリーニングと特徴量エンジニアリング
  • リスク予測におけるクラス不均衡とデータ不足の処理

信用スコアリングのための機械学習

  • ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト
  • スコア精度向上のための勾配ブースティング(LightGBM, XGBoost)
  • モデルの訓練、検証、調整手法

AI駆動の融資ワークフロー

  • 借り手のセグメンテーションと融資リスク評価の自動化
  • AI強化型審査と承認プロセス
  • 機械学習を使用した動的なプライシングと金利最適化

モデルの解釈可能性と責任あるAI

  • 予測の説明:SHAPとLIMEを使用
  • 信用モデルにおける公平性:バイアス検出と軽減
  • 規制フレームワーク(ECOA、GDPRなど)への準拠

融資シナリオにおける生成AI

  • 申請レビューと文書分析のための大規模言語モデル(LLMs)の使用
  • 借り手とのコミュニケーションや洞察のためにプロンプトエンジニアリングを行う
  • モデルテスト用に合成データを生成する

信用リスクのためのAI戦略とガバナンス

  • 内部AI能力構築 vs. 外部ソリューション
  • モデルライフサイクル管理とガバナンスのベストプラクティス
  • 今後のトレンド:リアルタイム信用スコアリング、オープンバンキング統合

要約と次の一歩

要求

  • 信用リスクの基礎を理解していること
  • データ分析やビジネスインテリジェンスツールを使用した経験があること
  • Pythonに精通しているか、基本的な文法を学ぶ意欲があること

対象者

  • 融資担当マネージャー
  • 信用分析士
  • Fintech革新者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (3)

今後のコース

関連カテゴリー